(57)【要約】【課題】  電子透かしの埋め込まれた印刷画像を撮影すると歪みが生じ、電子透かしを正しく検出することが難しくなる。【解決手段】  撮影部３０は、電子透かしの埋め込まれた印刷画像Ｐと格子模様画像Ｒを撮影して電子化する。画像領域判定部３２は、撮影画像内の原画像領域を判定する。プロファイル生成部３８は、レンズ歪みや透視歪みにより変形した格子模様画像Ｒの各格子の頂点の座標値を取得して、格子状のプロファイルデータを生成し、プロファイルデータベース４０に登録する。画像補正部３４は、格子状のプロファイルデータに基づいて印刷画像Ｐの原画像領域に生じた歪みを補正する。透かし抽出部３６は、歪み補正された原画像領域をブロックに分割して、各ブロックに埋め込まれた透かしビットを検出することにより、透かし情報Ｘを抽出する。【選択図】  図４
2005157871.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子透かしが画素ブロック単位で埋め込まれた印刷画像の撮影画像を透かし埋め込み画像として取得する画像入力部と、
前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンを記憶する記憶部と、
前記歪みパターンをもとに前記透かし埋め込み画像の撮影による歪みを格子単位で補正する画像補正部と、
補正された前記透かし埋め込み画像の各ブロックから前記電子透かしを抽出する抽出部とを含むことを特徴とする電子透かし抽出装置。
【請求項２】
前記画像入力部は、前記格子サイズの格子が配置された格子パターンの印刷画像の撮影画像を参照画像として取得し、
前記記憶部は、前記参照画像における各格子の頂点の座標値を前記歪みパターンとして記憶することを特徴とする請求項１に記載の電子透かし抽出装置。
【請求項３】
前記画像補正部は、前記歪みパターンにおける各格子の頂点の座標値を用いて、各格子の内部の画像の前記歪みを補正することを特徴とする請求項２に記載の電子透かし抽出装置。
【請求項４】
前記記憶部は、光軸の傾き方向に応じて異なる透視歪みをもつ複数の前記歪みパターンを格納し、
前記画像補正部は、前記透かし埋め込み画像の透視歪みに適合する歪みパターンを前記記憶部から選択し、選択された歪みパターンをもとに前記透かし埋め込み画像の前記歪みを補正することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の電子透かし抽出装置。
【請求項５】
前記記憶部は、前記透視歪みをもつ複数の前記歪みパターンを対向する２辺の大小関係に関連づけて格納し、前記画像補正部は、前記透かし埋め込み画像の対向する２辺の大小関係をもとに、前記透かし埋め込み画像の透視歪みに適合する歪みパターンを選択することを特徴とする請求項４に記載の電子透かし抽出装置。
【請求項６】
前記記憶部は、前記格子サイズの異なる複数の前記歪みパターンを記憶し、
前記画像補正部は、前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの歪みパターンを前記記憶部から選択し、選択された歪みパターンをもとに前記透かし埋め込み画像の前記歪みを補正することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の電子透かし抽出装置。
【請求項７】
電子透かしが画素ブロック単位で埋め込まれた印刷画像の撮影画像を透かし埋め込み画像として取得する画像入力部と、
前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンを記憶する記憶部と、
前記歪みパターンをもとに前記透かし埋め込み画像の撮影による歪みを格子単位で補正する画像補正部とを含むことを特徴とする画像補正装置。
【請求項８】
印刷画像の撮影画像を取得する画像入力部と、
格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンとして、光軸の傾き方向に応じて異なる透視歪みをもつ複数の歪みパターンを記憶する記憶部と、
前記印刷画像の撮影画像の透視歪みに適合する歪みパターンを前記記憶部から選択し、選択された歪みパターンをもとに前記印刷画像の撮影画像の撮影による歪みを格子単位で補正する画像補正部とを含むことを特徴とする画像補正装置。
【請求項９】
前記記憶部は、前記透視歪みをもつ複数の前記歪みパターンを対向する２辺の大小関係に関連づけて格納し、前記画像補正部は、前記印刷画像の撮影画像の対向する２辺の大小関係をもとに、前記印刷画像の撮影画像の透視歪みに適合する歪みパターンを選択することを特徴とする請求項８に記載の画像補正装置。
【請求項１０】
電子透かしが画素ブロック単位で埋め込まれた印刷画像の撮影画像を透かし埋め込み画像として取得するステップと、
前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンを利用して、前記透かし埋め込み画像の撮影による歪みを格子単位で補正するステップとを含むことを特徴とする画像補正方法。
【請求項１１】
電子透かしが画素ブロック単位で埋め込まれた印刷画像の撮影画像を透かし埋め込み画像として取得するステップと、
前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンを利用して、前記透かし埋め込み画像の撮影による歪みを格子単位で補正するステップと、
補正された前記透かし埋め込み画像の各ブロックから前記電子透かしを抽出するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関し、特に電子透かしの埋め込まれた印刷画像を撮影した画像を補正する画像補正方法、ならびにその方法を利用可能な画像補正装置および電子透かし抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子透かしが埋め込まれたデジタル画像を印刷媒体に印刷し、印刷された画像をデジタルカメラやスキャナ等で撮影して再度デジタル化して埋め込まれた電子透かしを検出するシステムがある。たとえば、チケットやカードを利用者に発行する際に、発行者や利用者に関する識別情報などを電子透かしとして視覚的に検知できないように画像に埋め込んでチケットやカードに印刷する。チケットやカードの利用時に、その電子透かしを検出することにより、偽造や不正入手などの不正行為を防止することができる。また、複写機やプリンタで画像を印刷する際に、著作権情報や機器の識別番号等を電子透かしとして埋めこんで印刷することにより、著作物、有価証券等の不正コピーを防止することができる。
【０００３】
一般にデジタルカメラやスキャナを用いて印刷画像を撮影してデジタル化すると、撮影画像には、撮影機器のレンズの形状や焦点距離に依存したレンズ歪みや、撮影時の光軸の傾きに起因する透視歪みが生じ、印刷画像と撮影画像の間で画素のずれが現れる。そのため、印刷画像に埋め込まれた電子透かしを撮影画像から正しく抽出することは困難であり、撮影画像の歪み補正が必要となる。
【０００４】
特許文献１には、透かしの埋め込まれた画像データに加えられる拡大、縮小、回転などの幾何変換や、各種フォーマット変換などの変形パターンをあらかじめ想定しておき、想定される変形パターンのもとで、画像データを変換したり、透かし検出アルゴリズムのパラメータを変えるなどして、透かし検出を試行する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−１１５９９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
撮影による画像歪みを補正するためには、撮影機器の歪み特性に関する情報や撮影時の光軸の傾きに関する情報を取得し、撮影画像に幾何学的な変換を施す必要がある。レンズの歪曲特性を詳細に示すプロファイルデータを利用して、精細な歪み補正をすることもできるが、プロファイルデータの記憶容量が大きくなり、計算時間もかかる。
【０００６】
画像歪みをどの程度詳細に調べて補正すべきかは、透かしの画像歪みに対する耐性に依存する。画像歪みに対して透かしの耐性が比較的強い場合に、精細な歪み補正をすることは無駄になるが、画像歪みに対して透かしの耐性が弱い場合には、粗い歪み補正では透かしを正しく検出することができない。透かし埋め込み時の透かしの耐性と透かし抽出時の画像補正の精度とがミスマッチを起こした場合、透かしの検出精度や検出効率が悪化することになる。
【０００７】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたもので、その目的は、電子透かしの埋め込まれた印刷画像を撮影した画像から電子透かしを効率良く、高い精度で検出することのできる画像補正技術および電子透かし抽出技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のある態様は電子透かし抽出装置に関する。この装置は、電子透かしが画素ブロック単位で埋め込まれた印刷画像の撮影画像を透かし埋め込み画像として取得する画像入力部と、前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンを記憶する記憶部と、前記歪みパターンをもとに前記透かし埋め込み画像の撮影による歪みを格子単位で補正する画像補正部と、補正された前記透かし埋め込み画像の各ブロックから前記電子透かしを抽出する抽出部とを含む。前記格子サイズは、前記画素ブロックのサイズとほぼ等しいか、あるいは前記画素ブロックのサイズより小さくなるように設定されてもよい。この装置によれば、電子透かしの埋め込みブロックのサイズと歪みパターンの格子サイズの整合性がよいため、透かしの検出の精度と効率が向上する。
【０００９】
前記画像入力部は、前記格子サイズの格子が配置された格子パターンの印刷画像の撮影画像を参照画像として取得し、前記記憶部は、前記参照画像における各格子の頂点の座標値を前記歪みパターンとして記憶してもよい。前記画像補正部は、前記歪みパターンにおける各格子の頂点の座標値を用いて、各格子の内部の画像の前記歪みを補正してもよい。この構成により、格子単位で画像のおおまかな歪み補正ができるとともに、格子内部では、格子の頂点の座標値を用いて歪み補正ができる。
【００１０】
前記記憶部は、光軸の傾き方向に応じて異なる透視歪みをもつ複数の前記歪みパターンを格納し、前記画像補正部は、前記透かし埋め込み画像の透視歪みに適合する歪みパターンを前記記憶部から選択し、選択された歪みパターンをもとに前記透かし埋め込み画像の前記歪みを補正してもよい。この歪みパターンには、レンズの歪曲収差など撮影機器の特性に起因する歪みが反映されていてもよい。この構成により、大きな歪み要因である透視歪みを補正するとともに、レンズ歪みなどの微細な歪みを補正することができる。
【００１１】
前記記憶部は、前記格子サイズの異なる複数の前記歪みパターンを記憶し、前記画像補正部は、前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの歪みパターンを前記記憶部から選択し、選択された歪みパターンをもとに前記透かし埋め込み画像の前記歪みを補正してもよい。この構成により、埋め込みブロックのサイズに適した格子サイズの歪みパターンを補正に利用することができ、ブロック埋め込みによる透かしの耐性と格子パターンによる画像補正の精度とがミスマッチを起こすことがない。
【００１２】
本発明の別の態様は画像補正方法に関する。この方法は、電子透かしが画素ブロック単位で埋め込まれた印刷画像の撮影画像を透かし埋め込み画像として取得するステップと、前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンを利用して、前記透かし埋め込み画像の撮影による歪みを格子単位で補正するステップとを含む。
【００１３】
本発明のさらに別の態様はコンピュータプログラムに関する。このプログラムは、電子透かしが画素ブロック単位で埋め込まれた印刷画像の撮影画像を透かし埋め込み画像として取得するステップと、前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンを利用して、前記透かし埋め込み画像の撮影による歪みを格子単位で補正するステップと、補正された前記透かし埋め込み画像の各ブロックから前記電子透かしを抽出するステップとをコンピュータに実行させる。
本発明のさらに別の態様は画像補正装置に関する。この装置は、電子透かしが画素ブロック単位で埋め込まれた印刷画像の撮影画像を透かし埋め込み画像として取得する画像入力部と、前記画素ブロックのサイズに対応する格子サイズの格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンを記憶する記憶部と、前記歪みパターンをもとに前記透かし埋め込み画像の撮影による歪みを格子単位で補正する画像補正部とを含む。
本発明のさらに別の態様も画像補正装置に関する。この装置は、印刷画像の撮影画像を取得する画像入力部と、格子が配置された格子パターンに関する撮影による歪みパターンとして、光軸の傾き方向に応じて異なる透視歪みをもつ複数の歪みパターンを記憶する記憶部と、前記印刷画像の撮影画像の透視歪みに適合する歪みパターンを前記記憶部から選択し、選択された歪みパターンをもとに前記印刷画像の撮影画像の撮影による歪みを格子単位で補正する画像補正部とを含む。
【００１４】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、電子透かしの埋め込まれた印刷画像の撮影画像を補正して、電子透かしを効率良く、高い精度で検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の実施の形態に係る電子透かしシステムは、図１の電子透かし埋め込み装置１００と図４の電子透かし抽出装置２００とを含み、電子透かし埋め込み装置１００によって電子透かしの埋め込まれた印刷画像が生成され、電子透かし抽出装置２００によって印刷画像を撮影して、埋め込まれた電子透かしが抽出される。電子透かし埋め込み装置１００は、たとえば、チケットやカードの発行に用いられ、電子透かし抽出装置２００は、チケットやカードの偽造を発見するために用いられる。どちらの装置もネットワーク上の端末からアクセスされるサーバとして構成してもよい。
【００１７】
図１は、実施の形態に係る電子透かし埋め込み装置１００の構成図である。これらの構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされた画像処理機能および電子透かし埋め込み機能のあるプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００１８】
画像形成部１０は、入力されたデジタル画像Ｉを印刷時の解像度、ここでは横方向（ｘ軸方向ともいう）にＷ画素、縦方向（ｙ軸方向ともいう）にＨ画素の解像度に変換する。画像サイズＷ、Ｈの一例としては、Ｗ＝６４０、Ｈ＝４８０である。
【００１９】
ブロック埋め込み部１２は、画像形成部１０によって印刷時の解像度に変換されたデジタル画像Ｉに透かし情報Ｘを埋め込む。ここで、ブロック埋め込み部１２は、デジタル画像Ｉを所定サイズの正方ブロックに分割して、ブロックに同一の透かしビットを重複して埋め込む。この透かし情報Ｘのデジタル画像Ｉへの埋め込み方式を「ブロック埋め込み方式」と呼び、透かしビットの埋め込まれたデジタル画像Ｉのブロックを「埋め込みブロック」と呼ぶ。一例として、ブロックサイズＮは８である。
【００２０】
図２（ａ）〜（ｄ）は、ブロック埋め込み部１２によるブロック埋め込み方式を説明する図である。図２（ａ）は、デジタル画像Ｉのブロック分割を説明する図である。横Ｗ画素、縦Ｈ画素をもつデジタル画像Ｉは、縦横Ｎ画素の埋め込みブロック２２に分割される。
【００２１】
ブロック埋め込み部１２は、透かし情報Ｘを構成する透かしビットの各々を埋め込むための埋め込みブロック２２をデジタル画像Ｉから選択する。ブロック埋め込み部１２は、各埋め込みブロック２２において、同一の透かしビットを重複して埋め込む。図２（ｂ）は、透かしビットが埋め込まれたデジタル画像Ｉを説明する図である。同図では、透かし情報Ｘが透かしビット列（０，１，１，０）で構成されている場合を例に説明する。ブロック埋め込み部１２は、デジタル画像Ｉから第１透かしビット０を埋め込むための埋め込みブロック２２ａ、第２透かしビット１を埋め込むための埋め込みブロック２２ｂ、第３透かしビット１を埋め込むための埋め込みブロック２２ｃ、第４透かしビット０を埋め込むための埋め込みブロック２２ｄを選択し、これらの埋め込みブロック２２ａ〜ｄにそれぞれの透かしビットを重複して埋め込む。
【００２２】
図２（ｃ）は、埋め込みブロック２２に埋め込まれる透かしビットを説明する図である。ここでは、ブロックサイズＮが４で、透かしビットが１の場合を例に説明する。同図のように、埋め込みブロック２２には、透かしビット１が重複して１６個埋め込まれる。
【００２３】
図２（ｄ）は、透かしビットの抽出時における画素のずれとそれが透かしビットの検出に与える影響を説明する図である。原画像における埋め込みブロック２２の理想的な端点２３に対して、撮影画像において検出される埋め込みブロック２８の実際の端点２９が、同図のように横方向に１画素ずれていたとする。この場合でも、原画像の埋め込みブロック２２と撮影画像の埋め込みブロック２８の重複領域では、同一の透かしビット１が重複して１２個検出される。したがって、ブロック全体で多数決により正しい透かしビットの値を検出することが可能である。このようにブロック埋め込み方式により、画素のずれに対する耐性が高まる。
【００２４】
印刷部１４は、ブロック埋め込み部１２により透かし情報Ｘが埋め込まれたデジタル画像Ｉを紙やカードなどの印刷媒体に印刷し、印刷画像Ｐを生成する。なお、同図では、印刷部１４は電子透かし埋め込み装置１００の構成要素であるが、印刷部１４を電子透かし埋め込み装置１００の外部に設け、プリンタによって構成してもよく、その場合は、電子透かし埋め込み装置１００とプリンタは、周辺機器の接続ケーブルまたはネットワークで接続される。
【００２５】
図３は、出力された印刷画像Ｐを説明する図である。印刷媒体２４上に電子透かしの埋め込まれたデジタル画像Ｉ（原画像ともいう）が印刷されており、原画像が印刷された領域２０（以下、単に原画像領域２０という）の周囲には通常、印刷媒体２４の余白部分が存在する。
【００２６】
図４は、実施の形態に係る電子透かし抽出装置２００の構成図である。撮影部３０は、電子透かしの埋め込まれた印刷画像Ｐと格子模様画像Ｒを撮影して電子化する。画像領域判定部３２は、撮影画像内の原画像領域２０を判定する。プロファイル生成部３８は、レンズ歪みや透視歪みにより変形した格子模様画像Ｒの各格子の頂点の座標値を取得して、格子状のプロファイルデータを生成し、プロファイルデータベース４０に登録する。画像補正部３４は、格子状のプロファイルデータに基づいて印刷画像Ｐの原画像領域２０に生じた歪みを補正する。透かし抽出部３６は、歪み補正された原画像領域２０をブロックに分割して、各ブロックに埋め込まれた透かしビットを検出することにより、透かし情報Ｘを抽出する。これらの構成も、ＣＰＵ、メモリなどのハードウエア、画像処理機能および電子透かし抽出機能のあるソフトウエアの任意の組み合わせによっていろいろな形で実現することができる。
【００２７】
撮影部３０は、電子透かし埋め込み装置１００により生成された印刷画像Ｐを撮影し、印刷画像Ｐをデジタル化する。同図では、撮影部３０は電子透かし抽出装置２００の構成要素であるが、撮影部３０を電子透かし抽出装置２００の外部に設け、デジタルカメラやスキャナによって構成してもよく、その場合は、電子透かし抽出装置２００と、デジタルカメラまたはスキャナは、周辺機器の接続ケーブルまたはネットワークで接続される。特にデジタルカメラに無線通信機能がある場合は、デジタルカメラで取り込まれた撮影画像が無線で電子透かし抽出装置２００に送信される。
【００２８】
図５は、撮影された印刷画像Ｐを説明する図である。撮影部３０は、印刷画像Ｐを撮影するとき、印刷媒体２４の原画像領域２０全体を撮影するが、通常、原画像領域２０の周囲の余白部分も撮影する。すなわち撮影領域２６は、一般に、印刷媒体２４上で原画像領域２０よりも広い範囲である。このように撮影部３０による撮影画像には、印刷媒体２４の余白部分も含まれているため、原画像領域２０の切り出しが必要となる。
【００２９】
図４の画像領域判定部３２は、撮影部３０により取り込まれた撮影画像にエッジ抽出処理などを施して原画像の領域を判定する。これにより、図５の撮影領域２６から余白部分を取り除いた原画像領域２０が切り出される。
【００３０】
画像補正部３４は、画像領域判定部３２により判定された原画像領域２０の歪み補正を行う。撮影部３０によって印刷画像Ｐを取り込む際、撮影画像にはレンズ歪みや透視歪みが生じる。画像補正部３４は、埋め込まれた電子透かしを正確に抽出できるように、画像に生じた歪みを補正する。歪み補正には、後述のように格子状の歪みパターンが利用される。
【００３１】
透かし抽出部３６は、画像補正部３４によって歪み補正された原画像領域２０を縦横Ｎ画素のブロックに分割して、各ブロックから透かしビットを検出することにより、透かし情報Ｘを抽出する。ブロック埋め込み方式で埋め込まれた透かしビットを検出する際、埋め込みブロックに歪みがあると、透かしの検出が困難になるが、画像補正部３４により歪みが補正されているため、透かしの検出精度が保証される。また、仮に、歪み補正後に画素のずれが多少残っていたとしても、各ブロックには透かしビットが重複して埋め込まれているため、誤り訂正が可能である。
【００３２】
図６は、撮影による画素のずれを説明する図である。原画像の埋め込みブロック５０に対して、撮影画像の埋め込みブロック６０が同図のようにずれているとする。原画像の埋め込みブロック５０における端点５２に対して、撮影画像の埋め込みブロック６０の端点６２は、縦横に１画素ずつずれている。このような状況でも、原画像の埋め込みブロック５０と撮影画像の埋め込みブロック６０の重複領域では、同一の透かしビット（ここでは１で示す）が重複して検出されるので、透かし抽出部３６は、ブロック全体で透かしビットの誤り訂正をして、正しい透かしビットを検出することができる。
【００３３】
次に、画像補正部３４による歪み補正に利用される格子状の歪みパターンについて説明する。撮影時の歪み具合を測定するために、撮影部３０は、格子模様画像Ｒを参照画像として撮影し、画像領域判定部３２は、撮影された格子模様画像Ｒの画像領域を判定する。
【００３４】
図７は、歪み補正用の格子模様画像Ｒを説明する図である。格子模様画像Ｒは、横方向にＬ１（＝Ｌ３）画素、縦方向にＬ２（＝Ｌ４）画素の大きさであり、縦横Ｍ画素のサイズの格子模様で構成される。格子模様画像Ｒの格子サイズＭは、電子透かし埋め込み装置１００による透かしのブロック埋め込み方式におけるブロックサイズＮと同程度のサイズである。一例として、ブロックサイズＮが８である場合、格子サイズＭも８程度とすればよい。なお、ブロックサイズＮは、当該電子透かしシステムで統一的に決められているか、何らかの形で電子透かし抽出装置２００側に通知されているものとする。
【００３５】
図８は、撮影された格子模様画像Ｒにおけるレンズ歪みを説明する図である。格子模様画像Ｒはレンズの歪曲収差により樽型や糸巻き型に変形する。さらに、デジタルカメラで撮影した場合、格子模様画像Ｒを正確に真上から撮影することは難しく、光軸のずれにより透視歪みも生じる。
【００３６】
図９（ａ）〜（ｅ）は、撮影された格子模様画像Ｒにおける透視歪みのいくつかのパターンを説明する図である。図９（ａ）〜（ｅ）では、説明の便宜上、レンズ歪みは無視して透視歪みだけを強調して図示しているが、実際には、透視歪みだけでなく図８に示したレンズ歪みも生じる。
【００３７】
図９（ａ）は、ちょうど真上から格子模様画像Ｒを撮影した場合で、透視歪みは生じていない。撮影された画像領域の各辺の長さをＬ１〜Ｌ４とすると、対向する２辺の長さについて、Ｌ１＝Ｌ３、Ｌ２＝Ｌ４が成り立つ。ここで等号はある程度の誤差を許容しており、ほぼ等しいことを意味する。
【００３８】
図９（ｂ）、（ｃ）は、光軸が縦方向に傾いたことにより、透視歪みが生じ、横方向の対向する２辺の長さに違いが生じた場合である。対向する２辺の長さについて、図９（ｂ）ではＬ１＜Ｌ３、図９（ｃ）ではＬ３＜Ｌ１の大小関係がある。図９（ｄ）、（ｅ）は、光軸が横方向に傾いたことにより、透視歪みが生じ、縦方向の対向する２辺の長さに違いが生じた場合である。対向する２辺の長さについて、図９（ｄ）ではＬ４＜Ｌ２、図９（ｅ）ではＬ２＜Ｌ４の大小関係がある。
【００３９】
撮影部３０は、光軸をずらして格子模様画像Ｒを撮影することにより、図９（ａ）〜（ｅ）に示すような、レンズ歪みおよび透視歪みにより変形した格子状の歪みパターン画像を取得する。プロファイル生成部３８は、歪みパターン画像を解析し、図９（ａ）〜（ｅ）の白丸で示した格子点の座標値を取得し、格子状のプロファイルデータを生成し、プロファイルデータベース４０に登録する。プロファイルデータベース４０への登録の際、対向する２辺の大小関係により検索ができるように、対向する２辺の大小関係を関連づけてプロファイルデータベース４０に格納する。
【００４０】
図１０は、プロファイルデータベース４０に格納されるプロファイルデータを説明する図である。対向する２辺の大小関係と格子点座標配列が関連づけられて格納されている。図９（ａ）に示すように、撮影された格子模様画像Ｒの各格子には１〜１２の番号が付けられており、各格子毎に白丸で示す格子の４頂点の座標値が２次元配列ｂｌｏｃｋ０［１２］［４］に格納されている。この格子点座標配列は、対向する２辺の大小関係「Ｌ１＝Ｌ３、Ｌ２＝Ｌ４」と関連づけられている。
【００４１】
図９（ｂ）〜（ｅ）の歪みパターンの各格子の４頂点の座標値についても、同様にそれぞれ２次元配列ｂｌｏｃｋ１［１２］［４］、ｂｌｏｃｋ２［１２］［４］、ｂｌｏｃｋ３［１２］［４］、ｂｌｏｃｋ４［１２］［４］に格納されており、これらの格子点座標配列は、それぞれ対向する２辺の大小関係「Ｌ１＜Ｌ３、Ｌ２＝Ｌ４」、「Ｌ３＜Ｌ１、Ｌ２＝Ｌ４」、「Ｌ４＜Ｌ２、Ｌ１＝Ｌ３」、「Ｌ２＜Ｌ４、Ｌ１＝Ｌ３」に関連づけられてプロファイルデータベース４０に登録される。
【００４２】
図４を参照し、画像補正部３４は、印刷画像Ｐを撮影した画像の原画像領域２０について対向する２辺の大小関係を調べ、同一の大小関係をもつ格子状のプロファイルデータをプロファイルデータベース４０から読み出し、そのプロファイルデータを歪み補正に用いる。歪み補正の詳細な手順は後述する。
【００４３】
以上の構成による電子透かし抽出装置２００による電子透かし抽出手順を説明する。
【００４４】
図１１は、電子透かし抽出手順の全体的な流れを示すフローチャートである。撮影部３０は印刷画像Ｐを撮影し、画像領域判定部３２は撮影画像の原画像領域２０を判定する（Ｓ１０）。画像補正部３４は、補正回数ｃｏｕｎｔｅｒを初期化して、ｃｏｕｎｔｅｒ＝０とする（Ｓ１２）。
【００４５】
画像補正部３４は、後に詳述する画像補正処理を行う（Ｓ１４）。この画像補正処理は、格子状のプロファイルデータを原画像領域２０に当てはめ、格子の頂点の座標値を利用して格子毎に画像の歪みを幾何変換により補正して、画素の輝度値を線形補間により求めるものである。透かし抽出部３６は、補正後の原画像領域２０から透かし情報Ｘを検出する処理を行う（Ｓ１６）。この透かし検出処理は、原画像領域２０のブロック単位で透かしビットを検出することで行われる。透かし抽出部３６は、意味のある透かし情報Ｘが得られたかどうかを調べ、透かし検出が成否を判定する（Ｓ１８）。
【００４６】
透かし検出に成功した場合（Ｓ１８のＹ）、終了する。透かし検出に失敗した場合（Ｓ１８のＮ）、補正回数ｃｏｕｎｔｅｒを１だけインクリメントし（Ｓ２０）、ステップＳ１４に戻り、画像補正処理をやり直し、再度透かしの検出を試みる。透かし検出に失敗した場合、閾値を調整して画像枠の近似をやり直し、画像枠に合ったプロファイルデータを再選択して画像補正処理を行い、透かし検出を再度試みる。透かし検出が成功するまで、補正回数ｃｏｕｎｔｅｒをインクリメントしながら、画像補正と透かし検出の処理を繰り返す。
【００４７】
図１２は、図１１のステップＳ１４の画像補正処理の大まかな流れを示すフローチャートである。画像補正部３４は、原画像領域２０の理想的な画像サイズ（Ｗ，Ｈ）を設定する（Ｓ３０）。原画像領域２０は、歪み補正により最終的に横方向Ｗ画素，縦方向Ｈ画素の画像に変換される。画像補正部３４は、原画像領域２０の４頂点の検出処理を行う（Ｓ３２）。ステップＳ３２の頂点検出処理は、一例として、原画像領域２０のエッジをエッジフィルタなどの手法で追跡して、原画像領域２０の頂点を見つけ、さらに、頂点近傍の画素をフーリエ変換して、位相角を検出することにより頂点の正確な位置を特定することによってなされる。次に、画像補正部３４は原画像領域２０の画像枠、すなわち原画像領域２０の４辺の近似処理を行う（Ｓ３４）。
【００４８】
画像補正部３４は、原画像領域２０の対向する２辺の大小関係に基づいてプロファイルデータベース４０への問い合わせ処理を行い、原画像領域２０に合った形状のプロファイルデータを選択する（Ｓ３６）。画像補正部３４は、選択されたプロファイルデータを利用して画像補正メイン処理を行う（Ｓ３８）。
【００４９】
なお、ステップＳ３２とステップＳ３４の原画像領域２０の頂点と４辺の検出処理は、プロファイルデータベース４０の問い合わせ処理に必要な特徴抽出のために行われるものであり、原画像領域２０に合った形状のプロファイルデータの選択が適切に行われるなら、他の特徴抽出方法を用いてもよい。
【００５０】
図１３は、図１２のステップＳ３４の画像枠の近似処理の詳細手順を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ４０において、エッジ判定に用いる閾値Ｔを設定する。ここでは、Ｔ＝Ｔ０−ｃｏｕｎｔｅｒ×１０により、閾値Ｔを設定する。ｃｏｕｎｔｅｒとは図１１のフローチャートから分かるように補正回数のことであり、Ｔ０とは初回補正時の閾値である。すなわち、補正回数が増えるごとに閾値Ｔを１０ずつ下げて、図１１のステップＳ１４とステップＳ１６の処理を行う。
【００５１】
一例として、余白領域の端の画素Ａの輝度値は２００、原画像領域２０の端にあり前記画素Ａに隣接する画素Ｂの輝度値は９０、Ｔ０は１１５であるとする。前記画素Ａと画素Ｂの輝度値の差が閾値Ｔよりも大きいときに、画素Ａと画素Ｂの間にエッジがあると判定する場合、１回目の補正時（ｃｏｕｎｔｅｒ＝０）では、前記輝度値の差が１１０であるのに対し、閾値Ｔは１１５であるため、画素Ａと画素Ｂの間にエッジがあるとは判定されない。しかし、２回目の補正時（ｃｏｕｎｔｅｒ＝１）では、閾値Ｔは１０５となるため、画素Ａと画素Ｂの間にエッジがあると判定される。
【００５２】
次にステップＳ４２において、画像補正部３４がエッジ検出処理を行う。隣接する画素の輝度の差分値と、ステップＳ４０で設定した閾値Ｔとを比較し、差分値の方が大きければ該画素がエッジとみなす。図１４（ａ）は、原画像領域２０のエッジ検出処理の様子を説明する図である。撮影領域２６の左上の頂点を原点にとり、横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とした座標系を用いる。斜線で示した原画像領域２０の４頂点Ａ〜Ｄの座標は、それぞれ（Ｘ０，Ｙ０）、（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）、（Ｘ３，Ｙ３）である。ｘ軸上の点Ｅ（（Ｘ０＋Ｘ２）／２，０）を走査開始点としてｙ軸方向に画素を走査し、ｙ軸方向に並ぶ２画素の輝度値の差が閾値Ｔよりも大きい場合に、その２画素の境界地点をエッジとして判定する。以降、その地点を開始点としてｘ軸方向に左右に走査して、同様にｙ軸方向に並ぶ２画素の輝度値の差が閾値Ｔよりも大きくなる場所を探索し、原画像領域２０の横方向のエッジを検出する。
【００５３】
縦方向のエッジも同様に検出する。ｙ軸上の点Ｆ（０，（Ｙ０＋Ｙ１）／２）を走査開始点としてｘ軸方向に画素を走査し、ｘ軸方向に並ぶ２画素の輝度値の差が閾値Ｔよりも大きくなる場所を探索し、原画像領域２０の縦方向のエッジを検出する。
なお、ここではｙ軸方向またはｘ軸方向に並ぶ２画素の輝度値の差に基づき原画像領域２０の縦方向または横方向のエッジを検出するものとしたが、これに代えて、エッジ検出テンプレートを利用してエッジを検出するものであってもよい。たとえばＰｒｅｗｉｔｔのエッジ検出器を用いたマッチングによる計算値と閾値Ｔとの比較結果に基づき、エッジを検出するものであってもよい。
【００５４】
なお、補正回数ｃｏｕｎｔｅｒの値が大きくなると、閾値Ｔが初期値Ｔ０から小さくなっていくため、補正回数の増加ともにエッジ判定の条件が徐々に緩くなる。高い閾値Ｔを用いてエッジを抽出しようとすると、撮影画像のノイズにより、正しくエッジを検出できないことがあり、そのような場合は、閾値Ｔがより小さい値に設定されることにより、判定条件を緩めてエッジ検出がなされる。
【００５５】
図１３に戻り、画像補正部３４は、原画像領域２０の各辺を曲線近似するための標本点数Ｎを決定する（Ｓ４４）。たとえば、Ｎ＝３＋ｃｏｕｎｔｅｒ×Ｎ０と設定する。ここでＮ０は定数である。補正回数ｃｏｕｎｔｅｒが増加すると、標本点数Ｎが増えるため、各辺の近似精度が高まる。画像補正部３４は、検出されたエッジからＮ個の標本点を選択し、原画像領域２０の各辺をスプライン近似する（Ｓ４６）。
【００５６】
図１４（ｂ）は、原画像領域２０の各辺のスプライン近似を説明する図である。原画像領域２０の各辺７１、７２、７３、７４は、各辺上の３点と両端の２頂点を標本点とする３次スプライン曲線ａｊｘ３＋ｂｊｘ２＋ｃｊｘ＋ｄにより近似される。補正回数が増えると、画像補正部３４は、標本点数Ｎを増やすとともに、スプライン曲線の次数を大きくする。次数Ｎを増やすことにより、撮影された印刷画像Ｐにおける原画像領域２０の各辺の長さＬ１〜Ｌ４をより正確に求めることができる。
【００５７】
図１５は、図１２のステップＳ３６のプロファイルデータベース４０への問い合わせ処理の詳細手順を示すフローチャートである。画像補正部３４は、図１４（ｂ）のようにスプライン近似された原画像領域２０の各辺の長さを求め、対向する２辺の長さの大小関係を評価する（Ｓ５０）。画像補正部３４は、原画像領域２０の対向する２辺の長さの大小関係を検索キーとしてプロファイルデータベース４０に問い合わせを行い、対応する大小関係をもつ格子形状のプロファイルデータを選択し、格子点座標配列を取得する（Ｓ５２）。図１４（ｂ）の例では、上辺７１が下辺７３より短いため、図１０に示すプロファイルデータベース４０から大小関係「Ｌ１＜Ｌ３、Ｌ２＝Ｌ４」に関連づけられた格子点座標配列ｂｌｏｃｋ１［１２］［４］が読み出される。
【００５８】
図１６は、図１２のステップＳ３８の画像補正メイン処理の詳細手順を示すフローチャートである。画像補正部３４は、プロファイルデータベース４０から読み出したプロファイルデータに含まれる格子点座標を図１４（ｂ）の原画像領域２０に当てはめる（Ｓ６０）。
【００５９】
図１７は、プロファイルデータの格子点座標を当てはめた原画像領域２０を説明する図である。ここでは、格子点座標配列ｂｌｏｃｋ１［１２］［４］に格納された格子点座標が原画像領域２０に当てはめられている。各格子内の数字１〜１２は格子の番号であり、白丸は各格子の頂点を示す。この場合、格子の総数Ｋは１２である。
【００６０】
図１６に戻り、画像補正部３４は、格子番号を示す変数ｋを１に初期化し（Ｓ６２）、ｋ番目の格子に関する補正処理を行う（Ｓ６４）。変数ｋを１だけインクリメントし（Ｓ６６）、変数ｋが格子の総数Ｋよりも大きい場合（Ｓ６８のＹ）、画像補正メイン処理を終了し、リターンする。変数ｋが格子の総数Ｋ以下である場合（Ｓ６８のＮ）、ステップＳ６４に戻り、次の格子に関する補正処理を行う。
【００６１】
図１８は、図１６のステップＳ６４のｋ番目の格子に関する補正処理の詳細手順を説明するフローチャートである。図１９は、ｋ番目の格子８０の４頂点の座標値を説明する図である。ｋ番目の格子８０の４頂点ａ〜ｄの座標値は、ｂｌｏｃｋ１［ｋ］［４］に格納されており、それぞれ（ｘ０，ｙ０）、（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）である。上辺ｌ１は直線の式ｙ＝ｐ１（ｘ−ｘ０）＋ｙ０で表される。ただし、傾きｐ１＝（ｙ２−ｙ０）／（ｘ２−ｘ０）である。下辺ｌ３についても同様に式ｙ＝ｐ３（ｘ−ｘ１）＋ｙ１で表される。また、左辺ｌ２、右辺ｌ４についてはそれぞれ式ｘ＝ｐ２（ｙ−ｙ０）＋ｘ０、ｘ＝ｐ４（ｙ−ｙ２）＋ｘ２で表される。
【００６２】
画像補正部３４は、ｋ番目の格子８０の４頂点ａ〜ｄの座標値、および各辺を表す直線の傾きｐ１〜ｐ４を記憶して以降の計算に利用する。
【００６３】
画像補正部３４は、まず、ｋ番目の格子８０についてｙ軸方向の増分ｄｙをｄｙ＝（ｙ１−ｙ０＋１）／ｈｅｉｇｈｔにより算出する（Ｓ７０）。ここでｈｅｉｇｈｔは格子の本来の縦方向のサイズであり、原画像領域２０の縦方向の理想画素数Ｈを縦方向に並ぶ格子の数で除算することにより得られる。
【００６４】
画像補正部３４は、変数ｊを０に初期化し（Ｓ７２）、左端座標の算出（Ｓ７４）、ｘ軸方向の処理（Ｓ７６）を行い、変数ｊを１だけインクリメントする（Ｓ７８）。変数ｊが格子の縦方向の理想サイズｈｅｉｇｈｔよりも小さければ（Ｓ８０のＹ）、ステップＳ７４に戻って、ステップＳ７４、Ｓ７６、およびＳ７８を繰り返し、そうでなければ（Ｓ８０のＮ）、ｋ番目の格子に関する補正処理を終了し、リターンする。
【００６５】
図２０は、図１８のステップＳ７４の左端座標の算出の詳細手順を説明するフローチャートである。図２１は、ｋ番目の格子８０の左辺ｌ２上の起点８１を説明する図である。画像補正部３４は、同図の起点８１（左端と呼ぶ）のｙ座標ｙ＿ｌｅｆｔをｙ＿ｌｅｆｔ＝ｙ０＋ｊ×ｄｙにより算出し（Ｓ９０）、左辺ｌ２を示す直線の傾きｐ２を用いて、左端のｘ座標ｘ＿ｌｅｆｔをｘ＿ｌｅｆｔ＝ｐ２（ｙ＿ｌｅｆｔ−ｙ０）＋ｘ０により算出する（Ｓ９２）。
【００６６】
ｙ軸方向の増分ｄｙは前述のように左辺ｌ２の両端のｙ座標の差（ｙ１−ｙ０＋１）を格子の理想的な高さであるｈｅｉｇｈｔ画素で除算したものであり、左辺ｌ２上をｙ軸方向にｄｙずつ進みながら、歪み補正が行われる。
【００６７】
図２２は、図１８のステップＳ７６のｘ軸方向の処理の詳細手順を説明するフローチャートである。図２３は、ｋ番目の格子８０の左辺ｌ２上の左端８１を起点としてｘ軸方向へ補正処理を進める様子を説明する図である。画像補正部３４は、同図の左端８１を通る直線ｍを導出する（Ｓ１００）。直線ｍを表す式をｙ＝ｐ（ｘ−ｘ＿ｌｅｆｔ）＋ｙ＿ｌｅｆｔで与え、直線ｍの傾きｐを上辺ｌ１の傾きｐ１と下辺ｌ３の傾きｐ３に基づいて次式で求める。
ｒｙ＝（ｙ＿ｌｅｆｔ−ｙ０）／（ｙ１−ｙ０）
ｐ＝ｒｙ×ｐ３＋（１−ｒｙ）×ｐ１
【００６８】
画像補正部３４は、直線ｍと右辺ｌ４の交点８２（右端と呼ぶ）を求めて、右端座標（ｘ＿ｒｉｇｈｔ，ｙ＿ｒｉｇｈｔ）を算出し（Ｓ１０２）、ｘ軸方向の増分ｄｘをｄｘ＝（ｘ＿ｒｉｇｈｔ−ｘ＿ｌｅｆｔ＋１）／ｗｉｄｔｈにより算出する（Ｓ１０４）。ここでｗｉｄｔｈは格子の本来の横方向のサイズであり、原画像領域２０の横方向の理想画素数Ｗを横方向に並ぶ格子の数で除算することにより得られる。
【００６９】
画像補正部３４は、変数ｉを０に初期化して（Ｓ１０６）、図２３に示す直線ｍ上にある格子８０の内部の点８３（以下、単に内部点という）の座標（ｘ＿ｉ，ｙ＿ｉ）を次式のように算出する（Ｓ１０８）。
ｘ＿ｉ＝ｘ＿ｌｅｆｔ＋ｉ×ｄｘ
ｙ＿ｉ＝ｐ（ｘ＿ｉ−ｘ＿ｌｅｆｔ）＋ｙ＿ｌｅｆｔ
【００７０】
ｘ軸方向の増分ｄｘは前述のように直線ｍの両端のｘ座標の差（ｘ＿ｒｉｇｈｔ−ｘ＿ｌｅｆｔ＋１）を格子の理想的な幅であるｗｉｄｔｈ画素で除算したものであり、直線ｍ上をｘ軸方向にｄｘずつ進みながら、歪み補正が行われる。
【００７１】
画像補正部３４は、内部点８３の輝度値Ｌ（ｘ＿ｉ，ｙ＿ｉ）を周辺の画素の輝度値により補間して求める（Ｓ１１０）。
【００７２】
図２４は、内部点８３の輝度値の補間方法を説明する図である。内部点８３の近傍に４画素ｐ、ｑ、ｒ、ｓがあり、それらの座標がそれぞれ（ｘ’，ｙ’）、（ｘ’，ｙ’＋１）、（ｘ’＋１，ｙ’）、（ｘ’＋１，ｙ’＋１）であるとする。内部点８３から辺ｐｒ、辺ｑｓに下ろした垂線の足をそれぞれ点ｅ、ｆとし、内部点８３から辺ｐｑ、辺ｒｓに下ろした垂線の足を点ｇ、ｈとする。
【００７３】
内部点８３は、線分ｅｆを内分比ｖ：（１−ｖ）で分け、線分ｇｈを内分比ｗ：（１−ｗ）で分ける点である。内部点８３における輝度値Ｌ（ｘ＿ｉ，ｙ＿ｉ）を４点ｐ、ｑ、ｒ、ｓの輝度値Ｌ（ｘ’，ｙ’）、Ｌ（ｘ’，ｙ’＋１）、Ｌ（ｘ’＋１，ｙ’）、Ｌ（ｘ’＋１，ｙ’＋１）を用いたバイリニア（bi-linear）補間により次式のように求める。
Ｌ（ｘ＿ｉ，ｙ＿ｉ）＝（１−ｖ）×｛（１−ｗ）×Ｌ（ｘ’，ｙ’）＋ｗ×Ｌ（ｘ’＋１，ｙ’）｝＋ｖ×｛（１−ｗ）×Ｌ（ｘ’，ｙ’＋１）＋ｗ×Ｌ（ｘ’＋１，ｙ’＋１）｝
【００７４】
ここでは、内部点８３の輝度値をバイリニア補間により近傍の４画素の輝度値から補間して求めたが、補間方法はこれに限られない。また、４画素以上の点を用いて補間してもよい。
【００７５】
図２２に戻り、画像補正部３４は、変数ｉを１だけインクリメントし（Ｓ１１２）、変数ｉが格子の横方向の理想サイズｗｉｄｔｈより小さければ（Ｓ１１４のＹ）、ステップＳ１０８に戻って、直線ｍ上の次の内部点について輝度値の補間を行い、そうでなければ（Ｓ１１４のＮ）、ｘ軸方向の処理を終了し、リターンする。
【００７６】
図１８〜図２４で説明したｋ番目の格子に関する補正処理により、各格子の頂点の座標値を用いて各格子の内部点についても歪みが補正され、歪み補正後の画素の輝度値が補間により決定される。
【００７７】
以上述べたように、実施の形態の電子透かし抽出装置２００では、ブロック埋め込み方式により透かし情報の埋め込まれた印刷画像を撮影して透かしを抽出する際、埋め込みブロックのサイズに合った格子サイズの歪みパターンを用いて歪み補正を行う。
【００７８】
一般に歪みパターンの格子サイズを小さくとるほど、精密な歪み補正が可能となるが、大きな記憶容量が必要であり、計算時間も増加する。実施の形態の電子透かし抽出装置２００では、画像ずれに対する透かしの耐性に見合った精度で画像歪みを補正するため、歪み補正処理に無駄がなく、透かしの検出効率がよい。
【００７９】
また、埋め込みブロックサイズ相当の格子サイズの歪みパターンをプロファイルデータとして登録しておけばよいため、微細なプロファイルデータは不要であり、記憶容量を節約することができる。たとえば、透かしの埋め込みブロックサイズが縦横１６画素であれば、ブロック単位で透かしビットの誤り訂正が作用することを考慮すれば、格子パターンの単位格子のサイズは、縦横１６画素よりも細かくする必要はない。
【００８０】
また、一般に電子透かしのブロック埋め込み方式では、ブロックサイズを大きくとるほど、画素のずれに対する耐性が高くなり、透かしの検出精度が向上するが、透かしを埋め込むことのできるビット数が減少し、また第三者による透かしの発見が容易になり、セキュリティが弱まる。したがって、埋め込み時のブロックサイズは、透かしの耐性とセキュリティの両面を考慮して決められることになり、決められたブロックサイズに応じた画像の歪み補正が必要となる。実施の形態の電子透かし抽出装置２００では、埋め込みブロックサイズに適した格子サイズの歪みパターンを用いて歪みを補正するため、透かし埋め込みのブロックサイズと歪みパターンの格子サイズのミスマッチによる透かしビットの検出誤差が生じない。
【００８１】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００８２】
そのような変形例として、上記の説明では、透かしのブロック埋め込み方式におけるブロックサイズＮがあらかじめ定まっており、電子透かし抽出装置２００のプロファイルデータベース４０には、ブロックサイズＮと同程度の格子サイズＭのプロファイルデータがプロファイルデータベース４０に登録されていた。ブロックサイズＮは印刷画像Ｐ毎に可変であってもよく、電子透かし抽出装置２００は、複数の格子サイズＭについてプロファイルデータを作成し、格子サイズＭに関連づけてプロファイルデータをプロファイルデータベース４０に登録してもよい。この場合、電子透かし抽出装置２００は、印刷画像Ｐに使われているブロック埋め込み方式のブロックサイズＮを何らかの形で取得し、ブロックサイズＮに近い格子サイズＭのプロファイルデータをプロファイルデータベース４０から選択して、歪み補正に利用する。
【００８３】
プロファイルデータベース４０には、格子形状のプロファイルデータが対向する２辺の長さの大小関係を検索キーとして登録されたが、検索キーとして、これ以外のものを用いてもよい。たとえば、撮影された格子模様画像Ｒの４頂点の座標値の関係を検索キーとして用いてもよく、あるいは、撮影された格子模様画像Ｒの２本の対角線の長さの関係を検索キーとしてもよい。また、各辺のエッジ検出を行わずに撮影された格子模様画像Ｒの４頂点の座標値から各辺の長さを計算し、検索キーに用いてもよい。
【００８４】
上記の説明では、格子形状のプロファイルデータとして、横方向または縦方向に独立に透視歪みが現れたパターンをプロファイルデータベース４０に登録したが、横方向と縦方向に同時に透視歪みが現れるパターンについてもプロファイルデータを作成してプロファイルデータベース４０に登録してもよい。また、デジタルカメラなどで印刷画像Ｐを撮影する場合は、画角によって複数の形状のプロファイルデータを用意して、プロファイルデータベース４０に登録してもよい。
【００８５】
上記の画像補正処理では、格子内部の点についても歪み補正を行ったが、各格子の外枠の形状のみを格子の頂点の座標をもとに幾何変換し、格子内部については細かい歪み補正の計算を省略してもよい。
【００８６】
上記の透かし検出手順では、透かし検出に失敗した場合、閾値を調整して画像枠の近似処理をやり直し、画像枠に合ったプロファイルデータを再選択して画像補正処理を行い、透かし検出を再度試みるが、透かし検出に失敗した場合、あるいは補正回数が所定回数を超えた場合に、画像補正部３４は、撮影部３０に印刷画像Ｐの再撮影を要求してもよい。
【００８７】
プロファイルデータは、デジタルカメラやスキャナなどの撮影機器の機種別にプロファイルデータベース４０に格納されてもよい。電子透かし抽出装置２００は、撮影機器の機種情報を取得して、印刷画像Ｐの撮影に使用された機種に合ったプロファイルデータを選択して使用することができる。
【００８８】
上記の実施例は、電子透かしがブロック単位で埋め込まれた画像の原画像領域２０の画像補正を例に説明したものであったが、上記実施例で説明した構成や処理手順により、電子透かしがブロック単位で埋め込まれていないような、他の一般的な画像の補正も可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】実施の形態に係る電子透かし埋め込み装置の構成図である。
【図２】図２（ａ）〜（ｄ）は、図１のブロック埋め込み部によるブロック埋め込み方式を説明する図である。
【図３】図１の電子透かし埋め込み装置から出力される印刷画像を説明する図である。
【図４】実施の形態に係る電子透かし抽出装置の構成図である。
【図５】図４の電子透かし抽出装置により撮影された印刷画像を説明する図である。
【図６】撮影による画素のずれを説明する図である。
【図７】歪み補正用の格子模様画像Ｒを説明する図である。
【図８】撮影された格子模様画像Ｒにおけるレンズ歪みを説明する図である。
【図９】図９（ａ）〜（ｅ）は、撮影された格子模様画像Ｒにおける透視歪みのいくつかのパターンを説明する図である。
【図１０】図４のプロファイルデータベースに格納されるプロファイルデータを説明する図である。
【図１１】図４の電子透かし抽出装置による電子透かし抽出手順の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図１２】図１１の画像補正処理の大まかな流れを示すフローチャートである。
【図１３】図１２の画像枠の近似処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４（ａ）は、原画像領域のエッジ検出処理の様子を説明する図であり、図１４（ｂ）は、原画像領域の各辺のスプライン近似を説明する図である。
【図１５】図１２のプロファイルデータベースへの問い合わせ処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１２の画像補正メイン処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【図１７】プロファイルデータの格子点座標を当てはめた原画像領域を説明する図である。
【図１８】図１６の各格子に関する補正処理の詳細手順を説明するフローチャートである。
【図１９】ある格子の４頂点の座標値を説明する図である。
【図２０】図１８の左端座標の算出の詳細手順を説明するフローチャートである。
【図２１】ある格子の左辺上の起点を説明する図である。
【図２２】図１８のｘ軸方向の処理の詳細手順を説明するフローチャートである。
【図２３】図２１の格子の左辺上の起点からｘ軸方向へ補正処理を進める様子を説明する図である。
【図２４】図２３の格子の内部の点の輝度値の補間方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００９０】
１０  画像形成部、  １２  ブロック埋め込み部、  １４  印刷部、  ２０  原画像領域、  ２２  埋め込みブロック、  ２４  印刷媒体、  ２６  撮影領域、  ３０  撮影部、  ３２  画像領域判定部、  ３４  画像補正部、  ３６  透かし抽出部、  ３８  プロファイル生成部、  ４０  プロファイルデータベース、  １００  電子透かし埋め込み装置、  ２００  電子透かし抽出装置。
【図１】
2005157871.tif 000003
【図２】
2005157871.tif 000004
【図３】
2005157871.tif 000005
【図４】
2005157871.tif 000006
【図５】
2005157871.tif 000007
【図６】
2005157871.tif 000008
【図７】
2005157871.tif 000009
【図８】
2005157871.tif 000010
【図９】
2005157871.tif 000011
【図１０】
2005157871.tif 000012
【図１１】
2005157871.tif 000013
【図１２】
2005157871.tif 000014
【図１３】
2005157871.tif 000015
【図１４】
2005157871.tif 000016
【図１５】
2005157871.tif 000017
【図１６】
2005157871.tif 000018
【図１７】
2005157871.tif 000019
【図１８】
2005157871.tif 000020
【図１９】
2005157871.tif 000021
【図２０】
2005157871.tif 000022
【図２１】
2005157871.tif 000023
【図２２】
2005157871.tif 000024
【図２３】
2005157871.tif 000025
【図２４】
2005157871.tif 000026